Sinapsis artificiales podrían implicar una IA más inteligente



Sinapsis en redes neuronales
Sinapsis en redes neuronales

Presta atención, humanidad. La inteligencia artificial puede estar a punto de ser mucho más inteligente gracias a nuevas sinapsis artificiales.

Un equipo internacional de científicos ha desarrollado un nuevo tipo de sinapsis sintética para sistemas de inteligencia artificial utilizando el modelo de red neuronal. En las redes neuronales artificiales, los sistemas informáticos están diseñados para emular la función del cerebro humano, con neuronas digitales y sinapsis replicando la función de sus homólogos biológicos.

En este contexto, las sinapsis sirven como una puerta de entrada para las neuronas, ya sean sintéticas o biológicas, para transmitir información y señales entre sí. Son el tejido conectivo tanto en redes neuronales biológicas como artificiales. Se estima que el sistema nervioso humano típico contiene más de 100 trillones de sinapsis.

Mientras que los científicos han tenido un éxito notable con las redes neuronales artificiales, los sistemas contemporáneos de IA han sido bloqueados por una limitación específica. En el cerebro de los mamíferos, las sinapsis pueden acomodar simultáneamente dos tipos de señales – inhibitoria y excitatoria. Sin embargo, las sinapsis artificiales, hechas de componentes electrónicos nanoscópicos, sólo pueden procesar un tipo de señal a la vez. Como resultado, los sistemas AI sólo pueden funcionar a mitad de acelerador.

Hasta ahora…

Investigadores estadounidenses y chinos han desarrollado una sinapsis sintética que puede manejar ambos tipos de señales, reconfigurándose sobre la marcha, según una nueva investigación publicada esta semana en la revista ACS Nano. El financiamiento para el proyecto fue proporcionado por la National Science Foundation y la Oficina de Investigación del Ejército.

“Estas nuevas sinapsis artificiales permiten que la misma sinapsis sea reconfigurada en modos excitatorios o inhibitorios, lo que no era posible en los dispositivos sinápticos artificiales de estado sólido”, dijo el coautor Han Wang, de la Universidad del Sur de California. “Esta nueva flexibilidad funcional es importante para permitir una red neuronal artificial más compleja que también puede reconfigurarse dinámicamente como lo hace nuestro cerebro”.

Han dijo que, en el cerebro humano, las respuestas excitatorias suelen hacer que el cerebro más emocionado y alerta, mientras que las respuestas inhibitorias lo hace más tranquilo y relajado. A lo largo del sistema nervioso, las respuestas excitatorias hacen que los músculos se contraigan y los inhibidores hacen que los músculos se relajen.

Las nuevas sinapsis artificiales permiten funciones similares en los sistemas informáticos. Cuando el sistema nervioso utiliza sinapsis biológicas para procesar señales químicas y eléctricas, las redes neuronales artificiales utilizan sinapsis sintéticas para procesar información digital.

“En una red neuronal artificial, las señales excitatorias fortalecen ciertas conexiones dentro de la red y la respuesta inhibitoria debilita tales conexiones”, dijo Wang.

Este tipo de emulación biológica es fundamental para el desarrollo de capacidades cognitivas de próxima generación en redes neuronales artificiales.

“Podrían emularse sistemas nerviosos más sofisticados, haciendo que el sistema sea potencialmente más inteligente y versátil”, dijo Wang.

Necesitarías un Ph.D o tres para realmente entenderlo todo, pero Wang sugiere una metáfora del automóvil.

“Es como que uno sea el acelerador y el otro el freno, y los dos trabajan juntos para garantizar las funciones adecuadas y la estabilidad de las actividades cerebrales – el coche”, dijo Wang. “Se aproxima más a lo que el cerebro biológico puede hacer”.


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